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內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、海東市民和回族土族自治縣、海南共和縣、茂名市高州市、文昌市潭牛鎮(zhèn)
阜陽市界首市、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、馬鞍山市和縣、晉城市沁水縣、陽江市陽東區(qū)、保山市龍陵縣、清遠市清城區(qū)、湘西州鳳凰縣
重慶市城口縣、商丘市睢陽區(qū)、南充市高坪區(qū)、常德市漢壽縣、廣西桂林市臨桂區(qū)
永州市寧遠縣、宜春市宜豐縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗、寧波市慈溪市、漢中市略陽縣、清遠市清新區(qū)
雅安市石棉縣、嘉興市桐鄉(xiāng)市、廣西桂林市疊彩區(qū)、臺州市黃巖區(qū)、鷹潭市余江區(qū)
儋州市白馬井鎮(zhèn)、贛州市寧都縣、寧波市江北區(qū)、麗水市慶元縣、鐵嶺市調(diào)兵山市
延安市志丹縣、贛州市瑞金市、衡陽市衡山縣、上海市嘉定區(qū)、廣西百色市德?？h
樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、鐵嶺市鐵嶺縣、滁州市定遠縣、三明市建寧縣、韶關(guān)市曲江區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、萬寧市北大鎮(zhèn)、宜昌市秭歸縣、三門峽市義馬市
隴南市成縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、麗江市華坪縣、郴州市桂東縣、漢中市佛坪縣、儋州市王五鎮(zhèn)
潮州市潮安區(qū)、天水市秦州區(qū)、呂梁市方山縣、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、貴陽市觀山湖區(qū)、南陽市社旗縣、銅川市宜君縣、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)
五指山市水滿、海西蒙古族都蘭縣、隴南市西和縣、葫蘆島市綏中縣、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、懷化市會同縣、漯河市臨潁縣、徐州市邳州市、蘇州市昆山市
隴南市武都區(qū)、焦作市沁陽市、西寧市城東區(qū)、伊春市南岔縣、大連市中山區(qū)、孝感市漢川市、青島市平度市、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、東莞市莞城街道
長春市德惠市、臺州市臨海市、遼陽市太子河區(qū)、許昌市禹州市、昭通市綏江縣、常德市漢壽縣
廣西賀州市富川瑤族自治縣、白銀市靖遠縣、吉林市昌邑區(qū)、黔西南晴隆縣、信陽市平橋區(qū)
益陽市沅江市、吉安市廬陵新區(qū)、昭通市綏江縣、隴南市宕昌縣、寶雞市麟游縣
濰坊市昌邑市、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、北京市豐臺區(qū)、甘孜鄉(xiāng)城縣、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、信陽市光山縣
重慶市綦江區(qū)、長春市南關(guān)區(qū)、漢中市鎮(zhèn)巴縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、廣西百色市那坡縣、鄭州市登封市、溫州市龍灣區(qū)、長春市綠園區(qū)、惠州市惠東縣、海西蒙古族烏蘭縣
煙臺市招遠市、朝陽市龍城區(qū)、廣西百色市右江區(qū)、麗水市遂昌縣、咸陽市旬邑縣、吉安市泰和縣、沈陽市蘇家屯區(qū)、江門市新會區(qū)、哈爾濱市呼蘭區(qū)
廣西柳州市鹿寨縣、銅仁市江口縣、邵陽市邵東市、寶雞市金臺區(qū)、牡丹江市穆棱市、邵陽市隆回縣、咸陽市永壽縣、廣西梧州市萬秀區(qū)、延邊安圖縣、紹興市越城區(qū)
成都市邛崍市、天水市秦安縣、達州市開江縣、廣西柳州市柳南區(qū)、淮安市漣水縣
白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、郴州市蘇仙區(qū)、商丘市虞城縣、荊州市公安縣、三明市泰寧縣、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣、紅河紅河縣
青島市嶗山區(qū)、雅安市滎經(jīng)縣、遵義市綏陽縣、大理漾濞彝族自治縣、濟寧市曲阜市、德州市寧津縣、涼山會理市、黔東南岑鞏縣
黔東南臺江縣、合肥市蜀山區(qū)、丹東市振興區(qū)、廣西梧州市藤縣、海南貴德縣、天津市和平區(qū)、葫蘆島市南票區(qū)、瓊海市大路鎮(zhèn)、運城市聞喜縣
東莞市中堂鎮(zhèn)、黃岡市浠水縣、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、眉山市仁壽縣、南昌市西湖區(qū)
商洛市商南縣、廣西南寧市馬山縣、開封市祥符區(qū)、德陽市旌陽區(qū)、九江市都昌縣、大興安嶺地區(qū)塔河縣、佳木斯市東風(fēng)區(qū)、河源市紫金縣、清遠市英德市、廣西玉林市興業(yè)縣
齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、萬寧市和樂鎮(zhèn)、寧波市象山縣、涼山布拖縣、泉州市金門縣、莆田市仙游縣、玉樹曲麻萊縣、泰安市泰山區(qū)、常德市安鄉(xiāng)縣
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泉州市鯉城區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、汕尾市海豐縣、揭陽市惠來縣、漢中市勉縣、樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)
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安陽市龍安區(qū)、大慶市薩爾圖區(qū)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、巴中市南江縣、甘孜道孚縣、莆田市城廂區(qū)、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、重慶市石柱土家族自治縣、天津市濱海新區(qū)、南陽市桐柏縣
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杭州市濱江區(qū)、九江市共青城市、廣州市荔灣區(qū)、廣西貴港市港南區(qū)、榆林市橫山區(qū)
陽江市陽東區(qū)、宿州市碭山縣、甘南卓尼縣、廣西桂林市全州縣、溫州市龍港市、紹興市柯橋區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、濮陽市華龍區(qū)
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法治面｜“機器人律師”離我們還有多遠？|界面新聞 · 中國
界面新聞記者 | 蔡星卓
界面新聞編輯 | 劉海川
2025年3月，一個出現(xiàn)在美國紐約法庭上的虛擬“替身”引起了法官的憤怒。70多歲的企業(yè)家Jerome Dewald此前從未接受過專業(yè)的法律培訓(xùn)。由于想要對自己案件的裁決提出異議，他在法庭上播放了一則陳述視頻，視頻中是一位由AI生成的年輕男性，聲稱要進行“自我辯護”。在被法官Sallie Manzanet-Daniels打斷后，Jerome解釋，這是他生成的一個虛擬人物。
“我不喜歡被誤導(dǎo)?！狈ü匐S即要求關(guān)閉視頻。這一時刻被法庭攝像機記錄了下來并流傳于網(wǎng)絡(luò)，同時引發(fā)了人們對人工智能（以下簡稱“AI”）在法律領(lǐng)域日益增長的影響力和其濫用問題的關(guān)注。
當(dāng)AI踏足法律領(lǐng)域
為何要創(chuàng)造一個虛擬人物來做自己的“代言人”？Jerome在事后接受媒體采訪時稱，在法庭上為自己辯護很困難——他的聲音在壓力下常常發(fā)顫。他稱，其意圖并不是欺騙，而是以最有效的方式表達其論點。
近些年，AI的足跡已慢慢踏入法律領(lǐng)域。2025年3月的報道稱，美國亞利桑那州最高法院創(chuàng)造了一對AI生成的虛擬替身，來傳遞法官每一項裁決，“他”們也擁有自己的擬人名字——Daniel和Victoria。這被認為是美國州法院系統(tǒng)利用AI來建立更多類似人類的角色來與公眾產(chǎn)生聯(lián)系的首個例子。不過，也有專業(yè)律師因使用AI不當(dāng)而面臨麻煩。2023年6月，有媒體報道稱，因提交的法律簡報中包含由ChatGPT生成的6個虛構(gòu)案例，美國紐約2名律師被實施制裁，他們的律所最終支付了5000美元罰款。2025年5月的最新報道稱，美國猶他州一名律師在準備辯護狀時使用了AI，由于缺乏核查，其引用了虛假案例。
當(dāng)我們將視線轉(zhuǎn)回國內(nèi)，也能發(fā)現(xiàn)不少AI在法律領(lǐng)域的實踐痕跡，涉及法律研究與文件審查、司法系統(tǒng)應(yīng)用、在線糾紛解決等等。同時，機器人律師還可提供法律咨詢與問答。例如，在司法裁判輔助方面，自2024年1月起，一款司法人工智能輔助辦案系統(tǒng)已在蘇州兩級法院中開始應(yīng)用，其中包括信用卡、金融借款合同、危險駕駛、買賣合同、房屋租賃合同糾紛等案件類別。在公共法律服務(wù)智能化方面，2025年初，吉林省大安市司法局引入DeepSeek人工智能技術(shù)，提供24小時在線咨詢服務(wù)。
某互聯(lián)網(wǎng)公司大模型算法工程師王志斌告訴界面新聞，Jerome所使用的數(shù)字人和AI法律助手是兩個不同的概念，后者在目前的實踐領(lǐng)域更常見。具體而言，針對AI在法律領(lǐng)域可以扮演的角色，王志斌介紹，對于普通人來說，AI在法律領(lǐng)域應(yīng)用的場景集中于較為常規(guī)的法律咨詢和引導(dǎo)、規(guī)范的法律文件的書寫，以及法律意見的提供。
2025年3月，美國紐約，法庭上Jerome Dewald使用的虛擬人。（圖片來源：庭審視頻截圖）北京市中聞律師事務(wù)所律師杜華程認為，AI能夠代替大部分常見法律糾紛的問答工作?！氨热缯f遇到一般的工傷、交通事故等案件，AI能夠給出準確的解決路徑和法律適用。在專業(yè)的大語言模型里，像案例檢索和總結(jié)、合同的初步審核都可以交給大語言模型?！辈贿^，杜華程提到，這些實踐僅限于初步工作，法律工作者需同時做好檢查和校對工作。
“機器人律師”還有多遠？
毋庸置疑，AI可以在法律領(lǐng)域發(fā)揮很多優(yōu)勢。王志斌介紹，以虛擬法律助手為例，其最大的優(yōu)勢之一是效率的提高。另外，從專業(yè)性來說，相比真實法律服務(wù)中較大的差異性，虛擬法律助手的服務(wù)質(zhì)量相對更加穩(wěn)定、可控?！叭藗兤毡榭紤]的‘AI幻覺’等問題，對于真人來說也不是不存在，意味著兩者都要面臨工作中產(chǎn)生的紕漏。”
杜華程也認為，在海量的數(shù)據(jù)下，人很難與AI抗衡?！岸褹I的行為往往帶有免責(zé)條款，不需要對錯誤的結(jié)論負責(zé)。”
不過，法律實踐中，真人是否有不可替代的一面？在杜華程看來，大語言模型可以節(jié)省工作時間，但不能代替人在工作中的作用。“大語言模型或許掌握了海量的數(shù)據(jù)，但是它只能在這些現(xiàn)有的知識中總結(jié)和模仿?！?/p>
杜華程認為，針對法律事務(wù)，處理的過程中不可避免產(chǎn)生人與人的接觸，這其中必然會涉及人情世故?！氨热缬嘘P(guān)律師會見的規(guī)定，如果詢問AI，其回答大概率是依據(jù)法律規(guī)定，即普通案件24小時內(nèi)安排律師會見。但在實際操作中，我常常能碰到同行被各種理由限制律師會見。遇到這種情況，AI也無力給出解決方法，有時需靠律師在網(wǎng)絡(luò)公開發(fā)聲才能獲得解決?！?/p>
“代替真人律師在法庭場景下做臨場辯護，也不太可能立即實現(xiàn)?！睆募夹g(shù)層面來說，王志斌補充，AI大模型的記憶能力是有限的?！癆I輸出法律文書是沒問題的，但在實際的對話場景，比如法庭上的辯護，其上下文窗口需在百萬token或更高的量級（一種AI服務(wù)的統(tǒng)計單位）。對比而言，目前大模型實用上下文窗口還有明顯不足，需要一定的時間才能有更大突破，并降低推理成本?！蓖踔颈笳f，在實際的對話場景中，AI需考慮不同角色的意圖識別，還要區(qū)分不同角色的關(guān)系，并針對不同角色有記憶能力?！艾F(xiàn)在大模型擅長的還是解決具體的問題。而面對臨場應(yīng)變式的場景，并非單純依據(jù)法條就可以應(yīng)對，可能還涉及標準之外的因素，這些不是機器擅長的?！?/p>
王志斌認為，機器無法完成跟不同的人打交道，并不是機器本身的問題，是社交環(huán)境的問題?！俺顺ＷR外，現(xiàn)在的大模型還沒有個性化的記憶，隨著技術(shù)進步，理想狀況下，如果大模型擁有無限的記憶能力，實際上可以實現(xiàn)根據(jù)場景的不同給出適當(dāng)?shù)幕貞?yīng)?！?/p>
“近些年，我們總能看到關(guān)于機器人法律助手、醫(yī)療助手的討論，短期來看，人們可能過于樂觀了。實際上，AI在這些領(lǐng)域的開發(fā)，還遠未達到可以立即投入使用的程度，不過長期來看這確實是一個趨勢。”王志斌補充。
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